Un peu de contexte

Principes fondamentaux de l'analyse de données bayésienne en R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Principes fondamentaux de l'analyse de données bayésienne en R

Probabilité

  • Un nombre entre 0 et 1.
  • Énonce la certitude ou l'incertitude.
  • 1 signifie certitude absolue que c'est le cas.
  • 0 signifie certitude absolue que ce n'est pas le cas.
  • Ne concerne pas seulement les événements oui/non.
Principes fondamentaux de l'analyse de données bayésienne en R

Principes fondamentaux de l'analyse de données bayésienne en R

Principes fondamentaux de l'analyse de données bayésienne en R

 

 

 

Le rôle des distributions de probabilité en analyse bayésienne des données est de représenter l'incertitude, et le rôle de l'inférence bayésienne est de mettre à jour ces distributions pour refléter ce que les données nous apprennent.

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Un modèle bayésien pour la proportion de succès

  • prop_model(data)
  • data est un vecteur de succès et d'échecs représentés par des 1 et des 0.
  • Il existe une proportion de succès sous-jacente inconnue.
  • Le fait qu'un point de donnée soit un succès ne dépend que de cette proportion.
  • Avant d'observer des données, toute proportion de succès sous-jacente est également probable.
  • Le résultat est une distribution de probabilité représentant ce que le modèle sait de la proportion de succès sous-jacente.
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Essayer prop_model

data <- c()
prop_model(data)

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Essayer prop_model

data <- c(0)
prop_model(data)

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Essayer prop_model

data <- c(0, 1)
prop_model(data)

Principes fondamentaux de l'analyse de données bayésienne en R

Essayer prop_model

data <- c(0, 1, 0)
prop_model(data)

Principes fondamentaux de l'analyse de données bayésienne en R

Essayer prop_model

data <- c(0, 1, 0, 0)
prop_model(data)

Principes fondamentaux de l'analyse de données bayésienne en R

Essayer prop_model

data <- c(0, 1, 0, 0, 0)
prop_model(data)

Principes fondamentaux de l'analyse de données bayésienne en R

Essayer prop_model

data <- c(0, 1, 0, 0, 0, 1)
prop_model(data)

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À vous d'essayer prop_model !

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